Announcement
Starting on July 4, 2018 the Indonesian Publication Index (IPI) has been acquired by the Ministry of Research Technology and Higher Education (RISTEKDIKTI) called GARUDA Garba Rujukan Digital (http://garuda.ristekdikti.go.id)
For further information email to portalgaruda@gmail.com

Thank you
Logo IPI  
Journal > Jurnal INFOTEL > MACHINE LEARNING UNTUK ESTIMASI POSISI OBJEK BERBASIS RSS FINGERPRINT MENGGUNAKAN IEEE 802.11G PADA LANTAI 3 GEDUNG JTETI UGM

 

Full Text PDF (750 kb)
Jurnal INFOTEL
Vol 7, No 1 (2015): Jurnal INFOTEL, Volume 7 Nomor 1 Mei 2015
MACHINE LEARNING UNTUK ESTIMASI POSISI OBJEK BERBASIS RSS FINGERPRINT MENGGUNAKAN IEEE 802.11G PADA LANTAI 3 GEDUNG JTETI UGM
Chairani, Chairani ( IBI Darmajaya)
Widyawan, Widyawan ( Universitas Gadjah Mada)
Kusumawardani, Sri Suning ( Universitas Gadjah Mada)
Article Info   ABSTRACT
Published date:
08 May 2015
 
Penelitian ini membahas tentang estimasi posisi (localization) objek dalam gedung menggunakan jaringan wireless atau IEEE 802.11g dengan pendekatan Machine Learning. Metode pada pengukuran RSS menggunakan RSS-based fingerprint.  Algoritma Machine Learning yang digunakan dalam memperkirakan lokasi dari pengukuran RSS-based menggunakan Naive Bayes.  Localization dilakukan pada lantai 3 gedung Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JTETI) dengan luas 1969,68 m2 dan memiliki 5 buah titik penempatan access point (AP). Untuk membentuk peta fingerprint digunakan dimensi 1 m x 1 m sehingga terbentuk grid sebanyak  1893 buah. Dengan menggunakan software Net Surveyor terkumpul data kekuatan sinyal yang diterima (RSS) dari jaringan wireless ke perangkat penerima (laptop) sebanyak 86.980 record. Hasil nilai rata-rata error jarak estimasi untuk localization seluruh ruangan di lantai 3 dengan menggunakan algoritma Naive Bayes pada fase offline tahap learning adalah 6,29 meter. Untuk fase online dan tahap post learning diperoleh rata-rata error jarak estimasi sebesar 7,82 meter.
Copyrights © 2015